Размер на пазара: За по-малко от 20 години технологията за гласово разпознаване нарасна феноменално. Но какво крие бъдещето? През 2020 г. глобалният пазар на технологии за разпознаване на глас беше около 10.7 милиарда долара. Предвижда се той да скочи до 27.16 милиарда долара до 2026 г., нараствайки с CAGR от 16.8% от 2021 до 2026 г.
Какво е гласово разпознаване и защо е важно гласовото разпознаване?
Гласовото разпознаване, известно още като разпознаване на високоговорител, е софтуерна програма, която е обучена да идентифицира, декодира, разграничава и удостоверява гласа на човек въз основа на неговия отчетлив гласов отпечатък.
Програмата оценява гласовата биометрия на дадено лице, като сканира речта му и я съпоставя с изискваната гласова команда. Той работи, като щателно анализира честотата, височината, акцента, интонацията и ударението на говорещия.
Гласовото разпознаване нарасна неимоверно през последните няколко години. Интелигентни асистенти като напр Amazon Echo, Google Assistant, Apple Siri и Microsoft Cortana изпълнявайте заявки със свободни ръце, като работа с устройства, писане на бележки без използване на клавиатури, изпълнение на команди и др.
Как работи гласовото разпознаване?
Audio Input: Процесът започва със заснемане на аудио входа с помощта на микрофон.
Предварителна обработка: Аудио сигналът се изчиства чрез премахване на шума и нормализиране на силата на звука.
Извличане на функции: Системата анализира аудиото, за да извлече ключови характеристики като височина, тон и честота.
Разпознаване на образи: Извлечените характеристики се сравняват с известни модели на реч, съхранени в база данни.
Езикова обработка: Разпознатите модели се преобразуват в текст, а алгоритмите за обработка на естествен език (NLP) интерпретират значението.
Гласово разпознаване – предимства и недостатъци
| Предимства на гласовото разпознаване | Недостатъци на гласовото разпознаване |
| Гласовото разпознаване позволява многозадачност и комфорт при свободни ръце. | Въпреки че технологията за разпознаване на глас се подобрява със скокове и граници, тя не е напълно без грешки. |
| Говоренето и подаването на гласови команди е много по-бързо от писането. | Фонов шум може да попречи на работата и да повлияе на надеждността на системата. |
| Случаите на използване на гласово разпознаване се разширяват с машинно обучение и дълбоки неврони мрежи. | Поверителността на записаните данни е повод за безпокойство. |
История на гласовото разпознаване?
Технологията за гласово разпознаване измина дълъг път от създаването си през 1950-те години на миналия век, когато ранните системи можеха да разпознават само ограничен набор от изговорени цифри. Значителен напредък настъпи през 1960-те години на миналия век с “Shoebox” на IBM, способен да разбира 16 думи, а през 1970-те години, когато финансираните от DARPA изследвания разшириха разпознаването на речника до 1,000 думи. През 1980-те години на миналия век бяха въведени скрити модели на Марков (HMM), които значително подобриха точността.
1990-те години на миналия век отбелязаха повратна точка с пускането на Dragon NaturallySpeaking, позволявайки по-практично диктовка към компютри. 2000-те и 2010-те доведоха гласовото разпознаване до мейнстрийма с появата на смартфони и интелигентни асистенти като Siri на Apple, Google Assistant и Amazon Alexa. Тези подобрения, водени от задълбочено обучение и AI, направиха разпознаването на глас неразделна част от ежедневната технология, подобрявайки взаимодействието с потребителите и достъпността.
Гласово разпознаване срещу разпознаване на реч
Ето таблица, обобщаваща разликите между гласово разпознаване и разпознаване на реч:
| Аспект | Разпознаване на глас | За разпознаване на реч |
| Цел | Идентифицира и удостоверява говорещия | Разпознава и транскрибира изговорени думи |
| Как работи | Анализира уникални вокални характеристики като височина, честота и акцент, за да съпостави гласа с известен гласов отпечатък | Използва алгоритми за преобразуване на говоримия език в писмен текст, като се фокусира върху разбирането на съдържанието на речта |
| Използвайте Случаи | Системи за сигурност, персонализирани потребителски изживявания, биометрично удостоверяване | Виртуални асистенти, софтуер за диктовка, услуги за транскрипция, командни и контролни системи |
| Фокус | Кой говори | Какво се говори |
| Примерни технологии | – Voice Assistants: Used for personalized responses and various tasks – checking the weather or making reservations. – Hands-free Calling: Allows users to make calls to specific contacts handsfree. – Voice Biometrics: Used in financial services for secure user verification. – Voice Picking: Employed in warehouses to help workers complete tasks hands-free. | - Note Taking/Writing: Platforms like Google’s speech-to-text engine and Siri enable voice-to-text translation, commonly used in apps like Apple’s Notes. – Voice Control: It allows users to control devices via voice commands, such as directing a car’s infotainment system. – Assisting the Disabled: It aids the deaf, hard of hearing, and those with disabilities through auto-captioning, Dictaphones, and text relays. |
Разпознаване на глас Защо OEE рипортинг?
Технологията за гласово разпознаване има широк спектър от приложения в различни области. Ето някои ключови случаи на употреба:
- Сигурност и удостоверяване:
- Биометрично удостоверяване: Използва се в смартфони и други устройства за отключване на екрани и проверка на самоличността на потребителя.
- Контрол на достъп: Осигурява достъп до сгради, защитени зони и поверителна информация чрез разпознаване на упълномощен персонал.
- Персонализирано потребителско изживяване:
- Виртуални асистенти: Персонализира отговорите и действията въз основа на гласа на потребителя, осигурявайки по-персонализирано взаимодействие.
- Умни домашни устройства: Разпознава гласовете на различни членове на семейството, за да приспособи настройките и предпочитанията за всеки индивид.
- Обслужване на клиенти:
- Центрове за обаждания: Идентифицира клиентите по гласа им, като позволява персонализирано обслужване и намалява необходимостта от повтаряща се проверка на самоличността.
- Банков: Проверява клиентите по време на телефонни банкови транзакции за сигурно и ефективно обслужване.
- Здравеопазване:
- Удостоверяване на пациента: Потвърждава самоличността на пациента в телездравни услуги и електронни здравни досиета.
- Гласова биометрия за наблюдение: Наблюдава пациенти със състояния като депресия, като анализира промените в гласовите модели.
- Виртуален асистент на лекаря: Преобразува лекарската реч в текстови бележки, което позволява на лекаря да вижда и анализира повече пациенти през деня.
- Автомобилни новини:
- Системи в автомобила: Разпознава гласа на водача за регулиране на предпочитанията, достъп до навигацията и управление на информационно-развлекателните системи без ръчно въвеждане.
Опит със свободни ръце: Отговаряйте на телефонни обаждания, сменете песента, отговаряйте на съобщения или получавайте насоки, без да се налага да напускате волана; това не само повишава безопасността на пътя, но и предлага по-добро изживяване при шофиране.
- Правни и съдебни:
- Гласова идентификация: Използва се при правни разследвания за идентифициране на високоговорители в аудиозаписи.
- Надзор на сигурността: Подобрява мерките за сигурност чрез идентифициране на лица чрез глас в системите за наблюдение.
- Забавление:
- игрален: Персонализира игровите изживявания чрез разпознаване на гласовете на играчите.
- Медийни устройства: Идентифицира потребителите за персонализиране на препоръки за съдържание и профили на стрийминг устройства.
- Телекомуникации:
- Сигурна комуникация: Осигурява сигурни канали за комуникация чрез проверка на самоличността на участниците в поверителни разговори.
Пример за технология за гласово разпознаване
- iPhone Siri: Представете си, че имате остроумен, знаещ приятел в джоба си, винаги готов да помогне. Това е Siri за вас. Независимо дали бързате за среща и трябва да изпратите бърз текст, или сте потънали в бисквитено тесто и трябва да настроите таймер, Siri е там, разпознава гласа ви и отговаря с нотка индивидуалност. Все едно да имате личен асистент, който ви познава толкова добре, че почти може да довърши изреченията ви.
- Amazon Alexa: Представете си как влизате в дома си след дълъг ден и казвате: „Алекса, вкъщи съм.“ Изведнъж любимият ви плейлист за релаксация започва да се възпроизвежда, светлините намаляват до предпочитаната от вас вечерна обстановка и Alexa ви напомня за това шоу, което възнамерявате да гледате. Сякаш домът ви дава персонализирана, успокояваща прегръдка всеки път, когато се върнете.
- Google Асистент: Мислете за Google Assistant като за ваш всезнаещ приятел. Независимо дали се чудите за времето, трябва да разрешите приятелски дебат или искате да контролирате интелигентния си дом, той е там, разпознава гласа ви и приспособява отговорите си специално за вас. Това е като да имате супер умен приятел, който винаги е развълнуван да помогне и никога не се уморява от вашите въпроси.
- Nuance Dragon NaturallySpeaking: Представете си, че можете да излеете мислите си върху хартия толкова бързо, колкото можете да ги изговорите. Това е магията на Dragon NaturallySpeaking. За писател, създаващ следващия си бестселър, или лекар, актуализиращ досиета на пациенти, това е като да имате суперефективен, никога неуморен преписвач, който разбира всяка дума, акцент и нюанс в гласа ви. Това не е просто писане – това е освобождаване на вашите мисли.
- Microsoft Cortana: Cortana е като да имате личен органайзер, който винаги е една крачка напред. Представете си себе си в една забързана понеделник сутрин и Кортана се включва: „Въз основа на гласа ви звучите малко стресиран. Да пренасроча ли по-малко спешните ви срещи за по-късно тази седмица?“ Не става въпрос само за управление на вашия график; това е да имате дигитален съюзник, който разбира нюансите в гласа ви и помага да направите деня си по-гладък.
Разпознаването на високоговорителя улеснява фирмите да предоставят напълно персонализирано гласово изживяване. Тъй като все повече устройства с активиран глас навлизат в домовете ни, гласовото разпознаване ще бъде стъпка към повишаване на ангажираността и удовлетворението на клиентите.
Разпознаването на говорещия е идентифициране и удостоверяване на самоличността на човек въз основа на гласови характеристики. Гласовото разпознаване работи на принципа, че двама души не могат да звучат еднакво поради разликите в размерите на ларинкса, формата на гласовия им тракт и други.
Надеждността и точността на системата за разпознаване на глас или реч зависи от вида на обучението, тестването и използваната база данни. Ако имате печеливша идея за софтуер за гласово разпознаване, свържете се с Shaip за вашите нужди от обучение за данни.
Можете да придобиете автентична, сигурна и висококачествена гласова база данни, която може да се използва за обучение или тестване на вашето машинно обучение и модели за обработка на естествен език.
Често задавани въпроси (често задавани въпроси)
1. What is voice recognition?
Voice recognition, also known as speaker recognition, is a technology that identifies and authenticates individuals based on their unique voice characteristics.
2. How is voice recognition different from speech recognition?
Voice recognition identifies who is speaking, while speech recognition focuses on what is being said. Voice recognition analyzes vocal biometrics, whereas speech recognition converts spoken words into text.
3. What are the main applications of voice recognition?
Key applications include security and authentication, personalized user experiences, customer service, healthcare, automotive systems, legal and forensic uses, and entertainment.
4. Is voice recognition secure for authentication purposes?
Voice recognition can be highly secure, but like any biometric system, it’s not infallible. It’s often used as part of multi-factor authentication for enhanced security.
5. What are some popular examples of voice recognition technology?
Popular examples include Apple’s Siri, Amazon Alexa, Google Assistant, Microsoft Cortana, and Nuance Dragon NaturallySpeaking.
6. How does voice recognition impact privacy?
Privacy concerns exist around the collection and storage of voice data. It’s important for companies to be transparent about their data practices and offer user controls.
7. Can voice recognition work in multiple languages?
Yes, many voice recognition systems are designed to work across multiple languages and accents.
